JP2016024282A - 語学教材生成システム、語学教材生成装置、携帯端末、語学教材生成プログラム、および語学教材生成方法 - Google Patents

Abstract

【課題】学習者が意識している画像に関連する語学教材を簡易に生成する。【解決手段】語学教材生成システムは、画像データを取得する画像取得部と、画像取得部が取得した画像データから特徴量を算出し、特徴量を特徴量記憶部に記憶させる特徴量算出部と、特徴量記憶部に記憶された特徴量に基づいて、画像データに類似する類似画像データを検索する画像検索部と、画像検索部が検索した類似画像データに付随するテキスト情報を収集するテキスト収集部と、テキスト収集部が収集したテキスト情報から所定の単語を抽出する単語抽出部と、単語抽出部が抽出した単語に基づいた語学教材データを生成する語学教材生成部と、語学教材生成部が生成した語学教材データを記憶する語学教材記憶部と、を備える。【選択図】図１

Description

本発明は、語学教材生成システム、語学教材生成装置、携帯端末、語学教材生成プログラム、および語学教材生成方法に関する。

従来、ヘッドマウントディスプレイ（Ｈｅａｄ Ｍｏｕｎｔｅｄ Ｄｉｓｐｌａｙ；ＨＭＤ）等のウェアラブル端末を用いて、ユーザがおかれている状況に適した学習用コンテンツを出力する学習装置を実現する技術が、知られている（例えば、特許文献１参照）。この学習装置は、ＧＰＳ（Ｇｌｏｂａｌ Ｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇ Ｓｙｓｔｅｍ）によりユーザの位置を特定し、その場所の周囲環境に関係する語学コンテンツを提供する。

また、語学学習において、学習者が音声や画像とともに単語を覚えたり、コンテクストの中で単語を覚えたりする学習法は学習効果が高い、ということが知られている（例えば、非特許文献１参照）。

特開２０１２−９８４１０号公報

K. Hasegawa, K. Kaneko, H. Miyakoda, "Development and evaluation of English-word learning systems based on different approaches", IPSJ SIG Technical Report, 2006, p. 25-32.

よって、学習者が興味をもって目視している画像に関連する内容の語学教材を提示することができれば、極めて高い学習効果が期待できるが、従来の技術では、学習者が目視している画像に関連する内容の語学教材を手軽に準備して提示することが困難な場合があった。
本発明は上記事情に鑑みてなされたものであり、学習者が意識している画像に関連する内容の語学教材を簡易に生成することができる、語学教材生成システム、語学教材生成装置、携帯端末、語学教材生成プログラム、および語学教材生成方法を提供することを目的とする。

［１］上記の課題を解決するため、本発明の一態様である語学教材生成システムは、画像データを取得する画像取得部と、前記画像取得部が取得した前記画像データから特徴量を算出し、前記特徴量を特徴量記憶部に記憶させる特徴量算出部と、前記特徴量記憶部に記憶された特徴量に基づいて、前記画像データに類似する類似画像データを検索する画像検索部と、前記画像検索部が検索した前記類似画像データに付随するテキスト情報を収集するテキスト収集部と、前記テキスト収集部が収集した前記テキスト情報から所定の単語を抽出する単語抽出部と、前記単語抽出部が抽出した前記単語に基づいた語学教材データを生成する語学教材生成部と、前記語学教材生成部が生成した前記語学教材データを記憶する語学教材記憶部と、を備える。

［２］上記［１］記載の語学教材生成システムにおいて、前記特徴量記憶部に記憶された特徴量をクラスタ分析して分類する分類部、を更に備え、前記画像検索部は、前記分類部によって分類されたクラスタにおける特徴量の代表値に基づいて前記類似画像データを検索し、前記語学教材記憶部は、前記語学教材データを、前記分類された前記特徴量に関連付けて記憶する。
［３］上記［１］または［２］いずれか記載の語学教材生成システムにおいて、前記テキスト収集部は、前記類似画像データが掲載されたウェブページからテキスト情報を収集する。
［４］上記［１］から［３］いずれか一項記載の語学教材生成システムにおいて、前記単語抽出部は、前記テキスト情報から所定の重要度に応じて単語を抽出し、前記語学教材生成部は、前記テキスト情報から前記単語を含むセンテンス、前記センテンスに引用符が含まれている場合に前記引用符で囲まれたダイアログ、および前記センテンスから前記単語を含むフレーズを抽出して前記語学教材データを生成する。
［５］上記［２］から［４］いずれか一項記載の語学教材生成システムにおいて、出力部と、前記画像取得部が取得した学習のための画像データに対して、前記特徴量算出部と前記特徴量記憶部と前記分類部とを動作させることにより、前記分類部によって分類されたクラスタにおける特徴量と一致または近似する特徴量に対応する語学教材データを前記語学教材記憶部から読み出し、前記語学教材データを前記出力部に出力させる語学学習制御部と、を更に備える。
［６］上記［５］記載の語学教材生成システムにおいて、前記語学学習制御部は、前記学習のための画像データに対して、前記特徴量算出部と前記画像検索部と前記テキスト収集部と前記単語抽出部とを動作させることにより、前記単語抽出部が抽出した単語と一致する単語に対応する語学教材データを前記語学教材記憶部から読み出し、前記語学教材データを前記出力部に出力させる。

［７］上記の課題を解決するため、本発明の一態様である語学教材生成装置は、画像取得部が取得した画像データから特徴量を算出し、前記特徴量を特徴量記憶部に記憶させる特徴量算出部と、前記特徴量記憶部に記憶された特徴量に基づいて、前記画像データに類似する類似画像データを検索する画像検索部と、前記画像検索部が検索した前記類似画像データに付随するテキスト情報を収集するテキスト収集部と、前記テキスト収集部が収集した前記テキスト情報から所定の単語を抽出する単語抽出部と、前記単語抽出部が抽出した前記単語に基づいた語学教材データを生成する語学教材生成部と、前記語学教材生成部が生成した前記語学教材データを記憶する語学教材記憶部と、を備える。

［８］上記の課題を解決するため、本発明の一態様である携帯端末は、画像データを取得する画像取得部と、前記画像取得部が取得した前記画像データから特徴量を算出し、前記特徴量を特徴量記憶部に記憶させる特徴量算出部と、前記特徴量記憶部に記憶された特徴量に基づいて、前記画像データに類似する類似画像データを検索する画像検索部と、前記画像検索部が検索した前記類似画像データに付随するテキスト情報を収集するテキスト収集部と、前記テキスト収集部が収集した前記テキスト情報から所定の単語を抽出する単語抽出部と、前記単語抽出部が抽出した前記単語に基づいた語学教材データを生成する語学教材生成部と、前記語学教材生成部が生成した前記語学教材データを語学教材記憶部に記憶させる制御部と、を備える。

［９］上記の課題を解決するため、本発明の一態様である語学教材生成プログラムは、コンピュータを、画像データを取得する画像取得手段、前記画像取得手段が取得した前記画像データから特徴量を算出し、前記特徴量を特徴量記憶手段に記憶させる特徴量算出手段、前記特徴量記憶手段に記憶された特徴量に基づいて、前記画像データに類似する類似画像データを検索する画像検索手段、前記画像検索手段が検索した前記類似画像データに付随するテキスト情報を収集するテキスト収集手段、前記テキスト収集手段が収集した前記テキスト情報から所定の単語を抽出する単語抽出手段、前記単語抽出手段が抽出した前記単語に基づいた語学教材データを生成する語学教材生成手段、前記語学教材生成手段が生成した前記語学教材データを記憶する語学教材記憶手段、として機能させる。

［１０］上記の課題を解決するため、本発明の一態様である語学教材生成プログラムは、コンピュータを、画像データを取得する画像取得手段、前記画像取得手段が取得した前記画像データから特徴量を算出し、前記特徴量を特徴量記憶手段に記憶させる特徴量算出手段、前記特徴量記憶手段に記憶された特徴量に基づいて、前記画像データに類似する類似画像データを検索する画像検索手段、前記画像検索手段が検索した前記類似画像データに付随するテキスト情報を収集するテキスト収集手段、前記テキスト収集手段が収集した前記テキスト情報から所定の単語を抽出する単語抽出手段、前記単語抽出手段が抽出した前記単語に基づいた語学教材データを生成する語学教材生成手段、前記語学教材生成手段が生成した前記語学教材データを語学教材記憶手段に記憶させる制御手段、として機能させる。

［１１］上記の課題を解決するため、本発明の一態様である語学教材生成方法は、画像取得部が、画像データを取得する画像取得ステップと、特徴量算出部が、前記画像取得ステップにおいて取得された前記画像データから特徴量を算出し、前記特徴量を特徴量記憶部に記憶させる特徴量算出ステップと、画像検索部が、前記特徴量記憶部に記憶された特徴量に基づいて、前記画像データに類似する類似画像データを検索する画像検索部と、テキスト収集部が、前記画像検索ステップにおいて検索された前記類似画像データに付随するテキスト情報を収集するテキスト収集ステップと、単語抽出部が、前記テキスト収集ステップにおいて収集された前記テキスト情報から所定の単語を抽出する単語抽出ステップと、語学教材生成部が、前記単語抽出ステップにおいて抽出された前記単語に基づいた語学教材データを生成する語学教材生成ステップと、語学教材記憶部が、前記語学教材生成ステップにおいて生成された前記語学教材データを記憶する語学教材記憶ステップと、を有する。

本発明によれば、学習者が意識している画像に関連する内容の語学教材を簡易に生成することができる。また、本発明によれば、取得した画像に関連する内容の語学教材を用いて、効果的な語学学習を行わせることができる。

本発明の第１の実施形態である語学教材生成システムの概略の機能構成の例を示す図である。 第１の実施形態における語学教材抽出部の詳細な機能構成の例を示すブロック図である。 第１の実施形態における語学教材生成システムのハードウェア構成の例を示す構成図である。 第１の実施形態である語学教材生成システムが画像データに基づいて語学教材データを生成する処理手順の例を示すフローチャートである。 第１の実施形態である語学教材生成システムが学習のための画像データに基づいて語学教材データを出力する処理手順の例を示すフローチャートである。 語学教材記憶部が記憶する語学教材テーブルのデータ構成の例を示す図である。 第２の実施形態である語学教材生成システムが学習のための画像データに基づいて語学教材データを出力する処理手順の例を示すフローチャートである。 他の実施形態における語学教材生成システムのハードウェア構成の例を示す構成図である。 他の実施形態における語学教材生成システムのハードウェア構成の例を示す構成図である。

以下、本発明を実施するための形態について、図面を参照して詳細に説明する。
［第１の実施形態］
第１の実施形態である語学教材生成システムは、取得した画像データに基づいて語学教材データを生成して記憶させる語学教材生成機能と、記憶された語学教材データから、取得した画像データに適合する語学教材データを読み出して出力する語学学習機能とを有する。語学教材生成システムは、語学教材生成機能として、例えば、学習者が取得した画像データに関連する英文テキストをネットワーク経由で収集し、その英文テキストの重要単語に基づいて語学教材データを生成して記憶させる。また、語学教材生成システムは、語学学習機能として、例えば、学習者が学習に用いる画像として取得した画像データ（学習のための画像データ）に類似する類似画像データに基づき生成された語学教材データを選択し、この語学教材データを出力させる。

なお、本実施形態では、英語および日本語による語学教材データを生成するものとするが、語学教材データにおける言語は、英語および日本語に限られるものではない。

図１は、第１の実施形態である語学教材生成システムの概略の機能構成の例を示す図である。図１に示すように、語学教材生成システム１は、画像取得部１１と、特徴量算出部１２と、特徴量記憶部１３と、分類部１４と、画像検索部１５と、テキスト収集部１６と、語学教材抽出部１７と、語学教材記憶部１８と、出力部１９と、語学学習制御部２０と、ネットワーク３０と、サーバ４０とを含む。

ネットワーク３０は、例えば、インターネットプロトコル（Ｉｎｔｅｒｎｅｔ Ｐｒｏｔｏｃｏｌ；ＩＰ）によって通信可能なコンピュータネットワークである。ネットワーク３０は、インターネット（Ｉｎｔｅｒｎｅｔ）、ローカルエリアネットワーク（Ｌｏｃａｌ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ；ＬＡＮ）等を含む。

サーバ４０は、ネットワーク３０に接続されたウェブサーバ（Ｗｅｂ Ｓｅｒｖｅｒ）である。なお、サーバ４０は、複数のサーバ装置からなるサーバ装置群であってもよい。サーバ４０は、様々な画像データおよび英語のテキスト情報を格納している。例えば、サーバ４０は、画像データを含む英文のウェブページを格納している。

画像取得部１１は、画像データを取得する。画像データは、静止画像である１フレームの画像データであってもよいし、ビデオデータにおける１フレームの画像データであってもよい。例えば、画像取得部１１は、撮影装置（カメラ）により実現される。なお、例えば、画像取得部１１は、サーバ４０から所望の画像データを読み込む機能部であってもよい。

特徴量算出部１２は、画像取得部１１が取得した画像データから画像の特徴量（以下、特徴量と記載する。）を算出する。例えば、特徴量は、多次元の局所特徴量である。例えば、特徴量算出部１２は、画像データからＳＩＦＴ（Ｓｃａｌｅ−Ｉｎｖａｒｉａｎｔ Ｆｅａｔｕｒｅ Ｔｒａｎｓｆｏｒｍ）処理を実行することによって、ＳＩＦＴ特徴量を算出する。特徴量算出部１２は、算出した特徴量を特徴量記憶部１３に記憶させる。

特徴量記憶部１３は、特徴量算出部１２が算出した特徴量だけでなく、様々な画像データから得られた特徴量を記憶する。例えば、特徴量記憶部１３は、学習者本人が画像取得部１１により取得した画像データの特徴量、および他の学習者が撮影により得た画像データの特徴量を記憶する。なお、特徴量記憶部１３として、語学教材生成システム１の外部に設けられた記憶装置を利用してもよい。例えば、インターネットを介してアクセスできる記憶装置であって、一般の撮影者が撮影した画像データの特徴量を記憶する記憶装置を、特徴量記憶部１３として利用することが挙げられる。

分類部１４は、特徴量記憶部１３に記憶された特徴量を、例えばクラスタ分析（クラスタリング）して分類する。そして、分類部１４は、画像取得部１１が取得した画像データの特徴量の属するクラスタを選択し、選択したクラスタにおける特徴量の代表値を決定する。例えば、代表値は、平均値または中央値（重心値）である。具体的に、例えば、分類部１４は、Ｋ平均法（Ｋ−ｍｅａｎｓ Ｃｌｕｓｔｅｒｉｎｇ）によって特徴量を分類する。Ｋ平均法を用いる場合、クラスタ数Ｋを変更することができるため、後段の画像検索部１５が類似画像データを検索する場合の類似度の範囲を任意に変えることができる。

画像検索部１５は、特徴量記憶部１３に記憶された特徴量に基づいて、画像データに類似する類似画像データをサーバ４０から検索する。具体的に、画像検索部１５は、分類部１４によって分類された特徴量の代表値に基づいて、サーバ４０から類似画像データを検索する。つまり、画像検索部１５は、サーバ４０から取得した画像データ（サンプル画像データ）について、特徴量算出部１２および分類部１４を用いて代表値を求め、画像取得部１１が取得した画像データについての代表値とサンプル画像データについての代表値との距離に応じて、この距離が所定の閾値以下である場合に、サンプル画像データを類似画像データとして取得する。これにより、学習者本人が撮影して得た画像データだけではなく、学習者以外の者が撮影して得た画像データから、画像取得部１１が取得した画像データに類似する類似画像データを得ることができる。なお、画像検索部１５は、ネットワーク３０を介さずに類似画像データを検索するものであってもよい。例えば、画像検索部１５は、自己の機能が実現されているパーソナルコンピュータに蓄積されている画像データから、類似画像データを検索してもよい。また、画像検索部１５の処理をサーバ４０に実行させてもよい。

テキスト収集部１６は、画像検索部１５が検索した類似画像データに付随する英語のテキスト情報をサーバ４０から収集する。具体的に、例えば、テキスト収集部１６は、類似画像データが掲載されたウェブページから特定の言語（例えば、英語）のテキスト情報を収集する。好ましくは、画像検索部１５は、ウェブページの類似画像の近傍にある特定の言語のテキスト情報を検索して収集する。本実施形態において、テキスト収集部１６が収集した一連のテキスト情報をドキュメントと呼ぶ場合がある。なお、テキスト収集部１６は、類似画像データに付随するメタデータを収集し、このメタデータをテキスト情報としてもよい。

語学教材抽出部１７は、テキスト収集部１６が収集したテキスト情報から語学教材データを抽出する。例えば、語学教材データは、テキスト情報から抽出された所定の単語（例えば、英単語）、抽出した単語を含むセンテンス、このセンテンスに引用符が含まれている場合に引用符で囲まれたダイアログ、およびそのセンテンスから抽出されたフレーズを含む。語学教材抽出部１７は、抽出した語学教材データを語学教材記憶部１８に記憶させる。語学教材抽出部１７の詳細については後述する。

語学教材記憶部１８は、語学教材抽出部１７が抽出した語学教材データを、分類部１４によって分類された特徴量に関連付けて記憶する。

語学学習制御部２０は、画像取得部１１が取得した学習のための画像データに対して、特徴量算出部１２と、特徴量記憶部１３と、分類部１４とを動作させることにより、分類部１４によって分類されたクラスタにおける特徴量と一致または近似する特徴量に対応する語学教材データを語学教材記憶部１８から読み出し、読み出した語学教材データを出力部１９に出力させる。

出力部１９は、語学教材記憶部１８から読み出された語学教材データを出力する。例えば、出力部１９は、表示装置を有し、学習のための画像データと、語学学習制御部２０によって語学教材記憶部１８から読み出された語学教材データとを、表示装置に表示させる。これにより、語学教材生成システム１は、学習者自身が興味をもって目視している画像である、学習のための画像データと、この学習のための画像データに類似する類似画像データに対応する語学教材データとを表示装置に表示させて、学習者に効果的な語学学習をさせることができる。

なお、出力部１９は、音声出力装置（例えば、スピーカ）を有し、語学教材である音声データをその音声出力装置から出力させてもよい。

図２は、語学教材抽出部１７の詳細な機能構成の例を示すブロック図である。図２に示すように、語学教材抽出部１７は、単語抽出部５１と、語学教材生成部５２とを備える。

単語抽出部５１は、テキスト収集部１６が収集した英語のテキスト情報から、所定の重要度に応じて単語を抽出する。具体的に、例えば、テキスト収集部１６は、テキスト情報の形態素解析を行い、出現頻度が所定の閾値を越える単語を抽出する。ここで、テキスト収集部１６は、形態素解析を行って得られる名詞に重みをおいて単語を抽出してもよい。

また、テキスト収集部１６が収集したテキスト情報が複数のドキュメントである場合、単語抽出部５１は、形態素解析結果にＴＦ−ＩＤＦ（Ｔｅｒｍ Ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ−Ｉｎｖｅｒｓｅ Ｄｏｃｕｍｅｎｔ Ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ）による重み付けをして、重要度が高い単語を抽出してもよい。これにより、一般的に広く使用される単語の重要度を下げ、特定のドキュメントでの出現頻度が高い単語の重要度を高くすることができる。

語学教材生成部５２は、翻訳部６１と、フレーズ辞書６２と、レベル辞書６３と、発音辞書６４と、センテンス抽出部７１と、ダイアログ抽出部７２と、フレーズ抽出部７３と、レベル不可部７４と、単語発音付加部７５とを備える。

翻訳部６１は、英語のセンテンスの入力を受け付けて、そのセンテンスを日本語に翻訳し、翻訳された日本語のセンテンスを出力する自動翻訳装置である。

センテンス抽出部７１は、テキスト収集部１６が収集した英語のテキスト情報から、単語抽出部５１が抽出した単語（英単語）を含むセンテンスを抽出する。単語抽出部５１が抽出した単語が複数ある場合、センテンス抽出部７１は、テキスト情報から、複数の単語の一部または全部を含むセンテンスを抽出する。センテンスは、例えば、句点（例えば、ピリオド）によって区切られた一連の言葉である。センテンス抽出部７１は、抽出したセンテンス（英文）を翻訳部６１に供給し、翻訳部６１から日本語に翻訳されたセンテンス（和文）を取り込む。

ダイアログ抽出部７２は、センテンス抽出部７１が抽出したセンテンスに引用符（例えば、“”）が含まれているか否かを判定し、引用符が含まれていると判定した場合に、その引用符で囲まれた単語または一連の単語（単語列）を、ダイアログとして抽出する。なお、ダイアログ抽出部７２は、センテンスの構文解析を行って、直接話法の形式で構成されている単語列を、ダイアログとして抽出してもよい。ダイアログ抽出部７２は、抽出したダイアログ（英文）を翻訳部６１に供給し、翻訳部６１から日本語に翻訳されたダイアログ（和文）を取り込む。

フレーズ辞書６２は、各種フレーズ（例えば、イディオム）およびその和文を格納する。
フレーズ抽出部７３は、センテンス抽出部７１が抽出したセンテンスから、単語抽出部５１が抽出した単語の直前もしくは直後、またはその両方の単語を含む複合語を抽出する。そして、フレーズ抽出部７３は、その複合語の一部または全部が含まれるフレーズおよびその和文を、フレーズ辞書６２から抽出する。

レベル辞書６３は、単語ごとの所定のレベル（例えば、学習レベル、難易度レベル）を示すレベル情報を格納する。
レベル付加部７４は、単語抽出部５１が抽出した単語ごとに、レベル辞書６３からレベル情報を読み出し、このレベル情報を当該単語に関係付ける。

発音辞書６４は、単語ごとの発音を表す音声データを格納する。
単語発音付加部７５は、単語抽出部５１が抽出した単語ごとに、発音辞書６４から音声データを読み出して当該単語に関係付ける。

語学教材生成部５２は、抽出した単語ごとに、当該単語を含むセンテンス（英文）と、翻訳語のセンテンス（和文）と、当該単語を含むダイアログ（英文）と、翻訳語のダイアログ（和文）と、当該単語を含むフレーズ（英文）と、その日本語訳であるフレーズ（和文）と、当該単語のレベル情報と、当該単語の発音を表す音声データとを関係付けた語学教材データを生成する。そして、語学教材生成部５２は、語学教材データを、分類部１４によって分類された特徴量に関連付けて、語学教材記憶部１８に記憶させる。

図３は、語学教材生成システム１のハードウェア構成の例を示す構成図である。図３に示すように、語学教材生成システム１００は、ウェアラブル端末１０１と、撮影装置１０２と、サーバ１０３と、ネットワーク１０４とを含む。ウェアラブル端末１０１と、撮影装置１０２と、サーバ１０３とは、ネットワーク１０４を介して接続されている。ウェアラブル端末１０１は、学習者の体や衣服に装着される端末である。例えば、ウェアラブル端末１０１は、グラスディスプレイ、ヘッドマウントディスプレイである。撮影装置１０２は、デジタルカメラであり、ウェアラブル端末に設けられる。つまり、ウェアラブル端末１０１および撮影装置１０２は、携帯端末である。この場合、携帯端末は、画像取得部１１と、特徴量算出部１２と、分類部１４と、画像検索部１５と、テキスト収集部１６と、語学教材抽出部１７と、出力部１９とを含む。サーバ１０３は、特徴量記憶部１３と、語学教材記憶部１８とを含む。

次に、本実施形態である語学教材生成システム１の動作について説明する。
図４は、語学教材生成システム１が画像データに基づいて語学教材データを生成する処理手順の例を示すフローチャートである。本フローチャートは、語学教材生成システム１の語学教材生成機能を実現するための処理の流れを示したものである。
ステップＳ１において、画像取得部１１は、画像データを取得する。例えば、画像取得部１１である撮影装置は、任意の被写体（例えば、学習者が興味をもって見ている被写体）を撮影する。
次に、ステップＳ２において、特徴量算出部１２は、画像取得部１１が取得した画像データから特徴量を算出し、算出した特徴量を特徴量記憶部１３に記憶させる。ただし、特徴量記憶部１３には、学習者本人が画像取得部１１によって取得した画像データから得られた特徴量のみならず、学習者以外の者が保有する画像データから得られた特徴量もが記憶されている。

次に、ステップＳ３において、分類部１４は、特徴量記憶部１３に記憶された特徴量を、例えばクラスタ分析して分類し、ステップＳ１の処理において画像取得部１１が取得した画像データの特徴量の属するクラスタを選択して、選択したクラスタにおける特徴量の代表値を決定する。
次に、ステップＳ４において、画像検索部１５は、特徴量記憶部１３に記憶された特徴量に基づいて、画像データに類似する類似画像データをサーバ４０から検索する。具体的に、例えば、画像検索部１５は、分類部１４によって分類されたクラスタにおける特徴量の代表値に基づいて、サーバ４０から類似画像データを検索する。

次に、ステップＳ５において、テキスト収集部１６は、画像検索部１５が検索した類似画像データに付随する英語のテキスト情報をサーバ４０から収集する。具体的に、例えば、テキスト収集部１６は、類似画像データが掲載されたウェブページから英語のテキスト情報を収集する。
次に、ステップＳ６において、単語抽出部５１は、テキスト収集部１６が収集した英語のテキスト情報から、所定の重要度に応じて単語を抽出する。具体的に、例えば、単語抽出部５１は、テキスト情報の形態素解析を行い、出現頻度が所定の閾値を越える単語を抽出する。

次に、ステップＳ７において、センテンス抽出部７１は、テキスト収集部１６が収集した英語のテキスト情報から、単語抽出部５１が抽出した単語を含むセンテンスを抽出する。
次に、センテンス抽出部７１は、抽出したセンテンス（英文）を翻訳部６１に供給し、翻訳部６１から日本語に翻訳されたセンテンス（和文）を取り込む。

次に、ステップＳ８において、ダイアログ抽出部７２は、センテンス抽出部７１が抽出したセンテンスに引用符（例えば、“”）が含まれているか否かを判定する。ダイアログ抽出部７２は、引用符が含まれていると判定した場合（ステップＳ８：ＹＥＳ）はステップＳ９の処理に移し、引用符が含まれていないと判定した場合（ステップＳ８：ＮＯ）はステップＳ１０の処理に移す。

ステップＳ９において、ダイアログ抽出部７２は、引用符で囲まれた単語または一連の単語を、ダイアログとして抽出する。
次に、ダイアログ抽出部７２は、抽出したダイアログ（英文）を翻訳部６１に供給し、翻訳部６１から日本語に翻訳されたダイアログ（和文）を取り込む。

次に、ステップＳ１０において、フレーズ抽出部７３は、ステップＳ７の処理においてセンテンス抽出部７１が抽出したセンテンスから、ステップＳ６の処理において単語抽出部５１が抽出した単語の直前もしくは直後、またはその両方の単語を含む複合語を抽出する。
次に、フレーズ抽出部７３は、その複合語の一部または全部が含まれるフレーズおよびそのフレーズの和文を、フレーズ辞書６２から抽出する。

次に、ステップＳ１１において、レベル付加部７４は、単語抽出部５１が抽出した単語ごとに、レベル辞書６３からレベル情報を読み出し、このレベル情報を当該単語に関係付ける。
次に、ステップＳ１２において、単語発音付加部７５は、単語抽出部５１が抽出した単語ごとに、発音辞書６４から音声データを読み出して当該単語に関係付ける。

次に、ステップＳ１３において、語学教材生成部５２は、抽出した単語ごとに、当該単語を含むセンテンス（英文）と、翻訳語のセンテンス（和文）と、当該単語を含むダイアログ（英文）と、翻訳語のダイアログ（和文）と、当該単語を含むフレーズ（英文）と、その日本語訳であるフレーズ（和文）と、当該単語のレベル情報と、当該単語の発音を表す音声データとを関係付けた語学教材データを生成する。そして、語学教材生成部５２は、生成した語学教材データを、分類部１４によって分類されたクラスタの特徴量に関連付けて、語学教材記憶部１８に記憶させる。

なお、ステップＳ８からステップＳ１２までのステップの順序は図４のフローチャートの例に限定されず、任意である。

図５は、語学教材生成システム１が学習のための画像データに基づいて語学教材データを出力する処理手順の例を示すフローチャートである。本フローチャートは、語学教材生成システム１の語学学習機能を実現するための処理の流れを示したものである。
ステップＳ２１において、画像取得部１１は、学習のための画像データを取得する。例えば、画像取得部１１である撮影装置は、任意の被写体（例えば、学習者が興味をもって見ている被写体）を撮影する。
次に、ステップＳ２２において、特徴量算出部１２は、画像取得部１１が取得した学習のための画像データから特徴量を算出し、算出した特徴量を特徴量記憶部１３に記憶させる。

次に、ステップＳ２３において、分類部１４は、特徴量記憶部１３に記憶された特徴量を、例えばクラスタ分析して分類する。
次に、ステップＳ２４において、語学学習制御部２０は、分類部１４によって分類されたクラスタにおける特徴量と一致または近似する特徴量に対応する語学教材データを語学教材記憶部１８から読み出す。
次に、ステップＳ２５において、語学学習制御部２０は、ステップＳ２１の処理において取得した学習のための画像データと、ステップＳ２４の処理において読み出した語学教材データとを出力部１９に出力させる。

図６は、語学教材記憶部１８が記憶する語学教材テーブルのデータ構成の例を示す図である。図６に示すように、語学教材テーブルは、画像データごとに、画像データの分類後（クラスタリング後）の特徴量と語学教材データとを関係付けて含む。具体的に、例えば、語学教材テーブルは、画像データごとに、画像ＩＤと、特徴量と、単語と、レベルと、センテンスと、ダイアログと、フレーズとを含む。画像ＩＤは、画像データを識別する識別情報（インデックス）である。特徴量は、分類部１４によって分類された特徴量である。単語は、単語抽出部５１が抽出した単語である。レベルは、レベル付加部７４が抽出したレベル情報である。センテンスは、センテンス抽出部７１が抽出したセンテンス（英文および和文）である。ダイアログは、ダイアログ抽出部７２が抽出したダイアログ（英文および和文）である。フレーズは、フレーズ抽出部７３が抽出したフレーズ（英文および和文）である。なお、例えば、語学教材テーブルは、単語の音声データを含んでもよい。

第１の実施形態である語学教材生成システム１は、画像データを取得する画像取得部１１と、取得された画像データから特徴量を算出し、算出した特徴量を特徴量記憶部１３に記憶させる特徴量算出部１２と、特徴量記憶部１３に記憶された特徴量に基づいて、画像データに類似する類似画像データを検索する画像検索部１５と、検索された類似画像データに付随するテキスト情報を収集するテキスト収集部１６と、収集されたテキスト情報から所定の単語を抽出する単語抽出部５１と、抽出された前記単語に基づいた語学教材データを生成する語学教材生成部と、生成された語学教材データを記憶する語学教材記憶部１８とを備える。
この構成により、学習者にとって興味や関心がある画像データを取得し、この画像データの特徴量に基づいてウェブ上を検索し、画像データに関連するテキスト情報を幅広く収集するとともに、収集したテキスト情報から学習者が関心ある内容についての単語、センテンス、ダイアログ、フレーズ等の語学教材データを生成して蓄積することができる。

また、第１の実施形態である語学教材生成システム１は、出力部１９と、画像取得部１１が取得した学習のための画像データに対して、特徴量算出部１２と、特徴量記憶部１３と、分類部１４とを動作させることにより、分類部１４によって分類されたクラスタにおける特徴量と一致または近似する特徴量に対応する語学教材データを語学教材記憶部１８から読み出し、読み出した語学教材データを出力部１９に出力させる語学学習制御部２０と、を更に備えてもよい。
この構成により、学習者は、興味や関心がある画像データを取得するたびに、画像データの特徴量に基づいて語学教材データの中から関連する語学教材を提示させて学習することができる。

［第２の実施形態］
第２の実施形態は、上述した第１の実施形態に対して語学学習制御部２０の動作が異なる。以下、第２の実施形態における語学学習制御部２０について説明する。

語学学習制御部２０は、画像取得部１１が取得した学習のための画像データに対して、特徴量算出部１２と、画像検索部１５と、テキスト収集部１６と、単語抽出部５１とを動作させることにより、単語抽出部５１が抽出した単語と一致する単語に対応する語学教材データを語学教材記憶部１８から読み出し、読み出した語学教材データを出力部１９に出力させる。

図７は、語学教材生成システム１が学習のための画像データに基づいて語学教材データを出力する処理手順の例を示すフローチャートである。本フローチャートは、語学教材生成システム１の語学学習機能を実現するための処理の流れを示したものである。
ステップＳ４１において、画像取得部１１は、学習のための画像データを取得する。例えば、画像取得部１１である撮影装置は、任意の被写体（例えば、学習者が興味をもって見ている被写体）を撮影する。
次に、ステップＳ４２において、特徴量算出部１２は、画像取得部１１が取得した学習のための画像データから特徴量を算出する。

次に、ステップＳ４３において、画像検索部１５は、特徴量算出部１２が算出した特徴量に基づいて、学習のための画像データに類似する類似画像データをサーバ４０から検索する。
次に、ステップＳ４４において、テキスト収集部１６は、画像検索部１５が検索した類似画像データに付随する英語のテキスト情報をサーバ４０から収集する。具体的に、例えば、テキスト収集部１６は、類似画像データが掲載されたウェブページから英語のテキスト情報を収集する。

次に、ステップＳ４５において、単語抽出部５１は、テキスト収集部１６が収集した英語のテキスト情報から、所定の重要度に応じて単語を抽出する。具体的に、例えば、単語抽出部５１は、テキスト情報の形態素解析を行い、出現頻度が所定の閾値を越える単語を抽出する。
次に、ステップＳ４６において、語学学習制御部２０は、単語抽出部５１が抽出した単語と一致する単語に対応する語学教材データを語学教材記憶部１８から読み出す。
次に、ステップＳ４７において、語学学習制御部２０は、ステップＳ４１の処理において取得した学習のための画像データと、ステップＳ４６の処理において読み出した語学教材データとを出力部１９に出力させる。

第２の実施形態である語学教材生成システム１において、語学学習制御部２０は、画像取得部１１が取得した学習のための画像データに対して、特徴量算出部１２と、画像検索部１５と、テキスト収集部１６と、単語抽出部５１とを動作させることにより、単語抽出部５１が抽出した単語と一致する単語に対応する語学教材データを語学教材記憶部１８から読み出し、読み出した語学教材データを出力部１９に出力させる。
この構成により、第１の実施形態のような、分類された特徴量をインデックスとして語学教材データを読み出すことができない場合に、学習のための画像データに関連する単語を用いて語学教材記憶部１８から語学教材データを読み出すことができる。

［その他の実施形態］
学習者が電車や車で移動中であるとき等、画像取得部１１で画像データを取得できない場合でも学習の機会を得ることが望ましい。例えば、語学教材生成システム１が学習実施スイッチを備え、この学習実施スイッチをオン（学習の実施を指示する状態）にすることにより、特徴量記憶部１３に記憶された特徴量を用いて、分類部１４によって分類された特徴量と一致または近似する特徴量に対応する語学教材データを、語学教材記憶部１８から読み出して出力するようにしてもよい。特徴量記憶部１３に記憶された特徴量の指定は、例えば、分類（クラスタ）を指定する方法、画像データの取得順序に従う方法、または無作為に指定する方法、いずれでもよい。

また、図８に示すように、語学教材生成システム１を、撮影機能を有する携帯端末２０１と、サーバ２０２とを用いて実現してもよい。語学教材生成システム２００において、携帯端末２０１と、サーバ２０２とは、ネットワーク２０３を介して接続されている。この場合、携帯端末２０１は、画像取得部１１と、特徴量算出部１２と、分類部１４と、画像検索部１５と、テキスト収集部１６と、語学教材抽出部１７と、出力部１９とを含む。また、サーバ２０２は、特徴量記憶部１３と、語学教材記憶部１８とを含む。なお、語学教材記憶部１８を携帯端末２０１に含めてもよい。

また、図９に示すように、語学教材生成システム１を、撮影装置３０１と、語学教材生成装置３０２と、サーバ３０３とを用いて実現してもよい。語学教材生成システム３００において、撮影装置３０１と、語学教材生成装置３０２と、サーバ３０３とは、ネットワーク３０４を介して接続されている。この場合、撮影装置３０１は、画像取得部１１を含む。また、語学教材生成装置３０２は、特徴量算出部１２と、分類部１４と、画像検索部１５と、テキスト収集部１６と、語学教材抽出部１７と、語学教材記憶部１８と、出力部１９とを含む。また、サーバ装置３０３は、特徴量記憶部１３を含む。なお、特徴量記憶部１３を語学教材生成装置３０２に含めてもよい。

また、語学教材抽出部１７の語学教材生成部５２において、翻訳部６１と、フレーズ辞書６２と、レベル辞書６３と、発音辞書６４との全てまたはいずれかを、サーバ４０に含めてもよい。

以上、詳述したように、語学教材生成システム１は、画像データを取得する画像取得部１１と、画像取得部１１が取得した画像データから特徴量を算出し、この特徴量を特徴量記憶部１３に記憶させる特徴量算出部１２と、特徴量記憶部１３に記憶された特徴量に基づいて、画像データに類似する類似画像データを検索する画像検索部１５と、画像検索部１５が検索した類似画像データに付随するテキスト情報を収集するテキスト収集部１６と、テキスト収集部１６が収集したテキスト情報から所定の単語を抽出する単語抽出部５１と、単語抽出部５１が抽出した単語に基づいた語学教材データを生成する語学教材生成部５２と、語学教材生成部５２が生成した語学教材データを記憶する語学教材記憶部１８と、を備える。

この構成により、語学教材生成システム１は、取得した画像データに類似する類似画像データを検索し、検索した類似画像データに付随するテキスト情報を収集し、収集したテキスト情報から重要度が高い単語を抽出して、語学教材データを生成する。よって、語学教材生成システム１は、取得した画像データに関連する単語に基づく語学教材データを生成することができる。つまり、語学教材生成システム１は、学習者が興味や関心をもって取得した画像に関連する単語に基づく語学教材データを、簡易に生成することができる。

また、語学教材生成システム１は、特徴量記憶部１３に記憶された特徴量をクラスタ分析して分類する分類部１４、を更に備えてもよい。また、語学教材生成システム１において、画像検索部１５は、分類部１４によって分類された特徴量の代表値に基づいて類似画像データを検索してもよい。
この構成により、語学教材生成システム１は、画像取得部１１が取得した画像データに類似する類似画像データを、簡易に検索することができる。

また、語学教材生成システム１において、語学教材記憶部１８は、語学教材データを、分類された特徴量に関連付けて記憶してもよい。
これにより、語学教材生成システム１は、語学学習時に、画像取得部１１が取得した学習のための画像データに関連する語学教材データを、簡易に読み出すことができる。

また、語学教材生成システム１において、テキスト収集部１６は、類似画像データが掲載されたウェブページからテキスト情報を収集してもよい。
これにより、類似画像データに関連するテキスト情報を容易に取得することができる。

また、語学教材生成システム１において、単語抽出部５１は、テキスト情報から所定の重要度に応じて単語を抽出してもよい。また、語学教材生成システム１において、語学教材生成部５２は、テキスト情報から単語抽出部５１が抽出した単語を含むセンテンス、このセンテンスに引用符が含まれている場合に引用符で囲まれたダイアログ、およびセンテンスから単語を含むフレーズを抽出して語学教材データを生成してもよい。
これにより、語学教材生成システム１は、画像データに関連する単語に基づいて、基本的な内容の語学教材データを生成することができる。

また、語学教材生成システム１において、出力部１９と、画像取得部１１が取得した学習のための画像データに対して、特徴量算出部１２と、特徴量記憶部１３と、分類部１４とを動作させることにより、分類部１４によって分類されたクラスタにおける特徴量と一致または近似する特徴量に対応する語学教材データを語学教材記憶部１８から読み出し、読み出した語学教材データを出力部１９に出力させる語学学習制御部２０と、を更に備えてもよい。
この構成により、語学教材生成システム１は、学習者自身が興味をもって目視している画像である、学習のための画像データと、この学習のための画像データに類似する類似画像データに対応する語学教材データとを出力部に出力させて、学習者に効果的な語学学習をさせることができる。

また、語学教材生成システム１において、語学学習制御部２０は、画像取得部１１が取得した学習のための画像データに対して、特徴量算出部１２と、画像検索部１５と、テキスト収集部１６と、単語抽出部５１とを動作させることにより、単語抽出部５１が抽出した単語と一致する単語に対応する語学教材データを語学教材記憶部１８から読み出し、読み出した語学教材データを出力部１９に出力させてもよい。
これにより、分類された特徴量をインデックスとして語学教材記憶部１８から語学教材データを読み出すことができない場合に、学習のための画像データに関連する単語を用いて語学教材記憶部１８から語学教材データを読み出すことができる。

また、上述した実施形態である語学教材生成システムの一部の機能をコンピュータで実現するようにしてもよい。この場合、その機能を実現するための語学教材生成プログラムをコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録し、この記録媒体に記録された語学教材生成プログラムをコンピュータシステムに読み込ませて、このコンピュータシステムが実行することにより、当該機能を実現してもよい。なお、このコンピュータシステムとは、オペレーティングシステム（Ｏｐｅｒａｔｉｎｇ Ｓｙｓｔｅｍ；ＯＳ）や周辺装置のハードウェアを含むものである。また、コンピュータ読み取り可能な記録媒体とは、フレキシブルディスク、光磁気ディスク、光ディスク、メモリカード等の可搬型記録媒体、コンピュータシステムに備えられる磁気ハードディスクやソリッドステートドライブ等の記憶装置のことをいう。さらに、コンピュータ読み取り可能な記録媒体とは、インターネット等のコンピュータネットワーク、および電話回線や携帯電話網を介してプログラムを送信する場合の通信回線のように、短時間の間、動的にプログラムを保持するもの、さらには、その場合のサーバ装置やクライアントとなるコンピュータシステム内部の揮発性メモリのように、一定時間プログラムを保持するものを含んでもよい。また上記の語学教材生成プログラムは、前述した機能の一部を実現するためのものであってもよく、さらに、前述した機能をコンピュータシステムにすでに記録されているプログラムとの組み合わせにより実現するものであってもよい。

以上、本発明の実施の形態について図面を参照して詳述したが、具体的な構成はその実施形態に限られるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲の設計等も含まれる。

１…語学教材生成システム、１１…画像取得部、１２…特徴量算出部、１３…特徴量記憶部、１４…分類部、１５…画像検索部、１６…テキスト収集部、１７…語学教材抽出部、１８…語学教材記憶部、１９…出力部、２０…語学学習制御部、３０…ネットワーク、４０…サーバ、５１…単語抽出部、５２…語学教材生成部、６１…翻訳部、６２…フレーズ辞書、６３…レベル辞書、６４…発音辞書、７１…センテンス抽出部、７２…ダイアログ抽出部、７３…フレーズ抽出部、７４…レベル付加部、７５…単語発音付加部

Claims (11)

1. 画像データを取得する画像取得部と、
   前記画像取得部が取得した前記画像データから特徴量を算出し、前記特徴量を特徴量記憶部に記憶させる特徴量算出部と、
   前記特徴量記憶部に記憶された特徴量に基づいて、前記画像データに類似する類似画像データを検索する画像検索部と、
   前記画像検索部が検索した前記類似画像データに付随するテキスト情報を収集するテキスト収集部と、
   前記テキスト収集部が収集した前記テキスト情報から所定の単語を抽出する単語抽出部と、
   前記単語抽出部が抽出した前記単語に基づいた語学教材データを生成する語学教材生成部と、
   前記語学教材生成部が生成した前記語学教材データを記憶する語学教材記憶部と、
   を備える語学教材生成システム。
2. 前記特徴量記憶部に記憶された特徴量をクラスタ分析して分類する分類部、
   を更に備え、
   前記画像検索部は、前記分類部によって分類されたクラスタにおける特徴量の代表値に基づいて前記類似画像データを検索し、
   前記語学教材記憶部は、前記語学教材データを、前記分類された前記特徴量に関連付けて記憶する、
   請求項１記載の語学教材生成システム。
3. 前記テキスト収集部は、前記類似画像データが掲載されたウェブページからテキスト情報を収集する、
   請求項１または請求項２いずれか記載の語学教材生成システム。
4. 前記単語抽出部は、前記テキスト情報から所定の重要度に応じて単語を抽出し、
   前記語学教材生成部は、前記テキスト情報から前記単語を含むセンテンス、前記センテンスに引用符が含まれている場合に前記引用符で囲まれたダイアログ、および前記センテンスから前記単語を含むフレーズを抽出して前記語学教材データを生成する、
   請求項１から請求項３いずれか一項記載の語学教材生成システム。
5. 出力部と、
   前記画像取得部が取得した学習のための画像データに対して、前記特徴量算出部と前記特徴量記憶部と前記分類部とを動作させることにより、前記分類部によって分類されたクラスタにおける特徴量と一致または近似する特徴量に対応する語学教材データを前記語学教材記憶部から読み出し、前記語学教材データを前記出力部に出力させる語学学習制御部と、
   を更に備える請求項２から請求項４いずれか一項記載の語学教材生成システム。
6. 前記語学学習制御部は、前記学習のための画像データに対して、前記特徴量算出部と前記画像検索部と前記テキスト収集部と前記単語抽出部とを動作させることにより、前記単語抽出部が抽出した単語と一致する単語に対応する語学教材データを前記語学教材記憶部から読み出し、前記語学教材データを前記出力部に出力させる、
   請求項５記載の語学教材生成システム。
7. 画像取得部が取得した画像データから特徴量を算出し、前記特徴量を特徴量記憶部に記憶させる特徴量算出部と、
   前記特徴量記憶部に記憶された特徴量に基づいて、前記画像データに類似する類似画像データを検索する画像検索部と、
   前記画像検索部が検索した前記類似画像データに付随するテキスト情報を収集するテキスト収集部と、
   前記テキスト収集部が収集した前記テキスト情報から所定の単語を抽出する単語抽出部と、
   前記単語抽出部が抽出した前記単語に基づいた語学教材データを生成する語学教材生成部と、
   前記語学教材生成部が生成した前記語学教材データを記憶する語学教材記憶部と、
   を備える語学教材生成装置。
8. 画像データを取得する画像取得部と、
   前記画像取得部が取得した前記画像データから特徴量を算出し、前記特徴量を特徴量記憶部に記憶させる特徴量算出部と、
   前記特徴量記憶部に記憶された特徴量に基づいて、前記画像データに類似する類似画像データを検索する画像検索部と、
   前記画像検索部が検索した前記類似画像データに付随するテキスト情報を収集するテキスト収集部と、
   前記テキスト収集部が収集した前記テキスト情報から所定の単語を抽出する単語抽出部と、
   前記単語抽出部が抽出した前記単語に基づいた語学教材データを生成する語学教材生成部と、
   前記語学教材生成部が生成した前記語学教材データを語学教材記憶部に記憶させる制御部と、
   を備える携帯端末。
9. コンピュータを、
   画像データを取得する画像取得手段、
   前記画像取得手段が取得した前記画像データから特徴量を算出し、前記特徴量を特徴量記憶手段に記憶させる特徴量算出手段、
   前記特徴量記憶手段に記憶された特徴量に基づいて、前記画像データに類似する類似画像データを検索する画像検索手段、
   前記画像検索手段が検索した前記類似画像データに付随するテキスト情報を収集するテキスト収集手段、
   前記テキスト収集手段が収集した前記テキスト情報から所定の単語を抽出する単語抽出手段、
   前記単語抽出手段が抽出した前記単語に基づいた語学教材データを生成する語学教材生成手段、
   前記語学教材生成手段が生成した前記語学教材データを記憶する語学教材記憶手段、
   として機能させるための語学教材生成プログラム。
10. コンピュータを、
    画像データを取得する画像取得手段、
    前記画像取得手段が取得した前記画像データから特徴量を算出し、前記特徴量を特徴量記憶手段に記憶させる特徴量算出手段、
    前記特徴量記憶手段に記憶された特徴量に基づいて、前記画像データに類似する類似画像データを検索する画像検索手段、
    前記画像検索手段が検索した前記類似画像データに付随するテキスト情報を収集するテキスト収集手段、
    前記テキスト収集手段が収集した前記テキスト情報から所定の単語を抽出する単語抽出手段、
    前記単語抽出手段が抽出した前記単語に基づいた語学教材データを生成する語学教材生成手段、
    前記語学教材生成手段が生成した前記語学教材データを語学教材記憶手段に記憶させる制御手段、
    として機能させるための語学教材生成プログラム。
11. 画像取得部が、画像データを取得する画像取得ステップと、
    特徴量算出部が、前記画像取得ステップにおいて取得された前記画像データから特徴量を算出し、前記特徴量を特徴量記憶部に記憶させる特徴量算出ステップと、
    画像検索部が、前記特徴量記憶部に記憶された特徴量に基づいて、前記画像データに類似する類似画像データを検索する画像検索部と、
    テキスト収集部が、前記画像検索ステップにおいて検索された前記類似画像データに付随するテキスト情報を収集するテキスト収集ステップと、
    単語抽出部が、前記テキスト収集ステップにおいて収集された前記テキスト情報から所定の単語を抽出する単語抽出ステップと、
    語学教材生成部が、前記単語抽出ステップにおいて抽出された前記単語に基づいた語学教材データを生成する語学教材生成ステップと、
    語学教材記憶部が、前記語学教材生成ステップにおいて生成された前記語学教材データを記憶する語学教材記憶ステップと、
    を有する語学教材生成方法。

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